Use of Thick Maximum‐Intensity Projection Brain Computed Tomography Angiography for Evaluation of Baseline Collateral Status Improves Interrater Agreement
Notice bibliographique
Résumé
Background In acute ischemic stroke caused by large‐vessel occlusion, tissue viability is dependent on the blood supply from leptomeningeal collaterals until reperfusion is achieved. Rapid and accurate evaluation of baseline collateral status is a key marker of eligibility for endovascular therapy but can be challenging to interpret using source images of the computed tomography angiography (SI‐CTA). Our objective was to assess whether the use of thick maximum‐intensity projection computed tomography angiography (MIP‐CTA) improves interrater agreement for evaluation of baseline collaterals status between stroke trainees and an expert stroke neurologist. Methods An expert stroke neurologist and 2 stroke trainees independently reviewed images from 40 brain CTA scans with anterior circulation large‐vessel occlusion and assessed collateral status using the Tan collateral scoring system using SI‐CTA in the first reading and then using MIP‐CTA in the second reading. We calculated interrater agreement and recorded the total time needed in each reading. Results Interrater agreement was fair between the 2 stroke fellows and stroke expert when using SI‐CTA (κ=0.45 with 52.5% agreement). After using MIP‐CTA, interrater agreement improved to moderate (κ=0.69 with 70% agreement). The median reading time was 1.89 minutes per scan using SI‐CTA and 1.00 minute per scan using MIP‐CTA ( P <0.0001). Conclusions We show that using MIP‐CTA, when compared with SI‐CTA, shortens interpretation time and improves interrater agreement between stroke trainees and a stroke imaging expert for the evaluation of baseline collaterals in patients presenting with anterior circulation large‐vessel occlusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,052 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».